Retrieval-Augmented Generation
검색 보강 생성
검색 보강 생성(RAG)은 실행 시 외부 증거를 찾습니다. 모델이 작성하기 전에 그 증거를 제공합니다.
다른 예시
정책 도우미는 가장 최신 안내서 부분을 찾아서 답변에 출처를 표시해요.
주요 부분
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
사용할 때
색인화되고 출처와 연결될 수 있는 변경되거나 개인적인 지식에는 RAG를 사용하십시오.
다음 경우에는 사용하지 마세요
RAG를 파인튜닝으로 절대 취급하지 마세요. RAG는 증거를 제공할 뿐, 모델 가중치를 변경하지 않습니다.
코드에서 사용된 이름
retrieve → rerank → generate 출시하기 전에
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome：Complete the task with 검색 보강 생성 (Retrieval-Augmented Generation)。 User context：정책 도우미는 가장 최신 안내서 부분을 찾아서 답변에 출처를 표시해요. AI method or concept：검색 보강 생성 (Retrieval-Augmented Generation)。 Why it fits：색인화되고 출처와 연결될 수 있는 변경되거나 개인적인 지식에는 RAG를 사용하십시오. Do not use it when：RAG를 파인튜닝으로 절대 취급하지 마세요. RAG는 증거를 제공할 뿐, 모델 가중치를 변경하지 않습니다. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
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Review how 검색 보강 생성 (Retrieval-Augmented Generation) is used now. Definition: 검색 보강 생성(RAG)은 실행 시 외부 증거를 찾습니다. 모델이 작성하기 전에 그 증거를 제공합니다. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.